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机器学习预测念珠菌抗真菌药物敏感性
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AI 综述
2026年10月8日，bioRxiv发布一项预印本研究，针对354株血流感染念珠菌分离株，分析菌种分布与抗真菌药敏，并尝试用机器学习预测最佳治疗方案。研究称C. utilis为优势菌种，其次为C. tropicalis和C. albicans；MFN与ANF对所有分离株MIC90均为0.12 μg/mL，CAS为0.25 μg/mL，FLZ在唑类中MIC90最高达16 μg/mL，AMB为2 μg/mL；随机森林AI/ML模型对最佳抗真菌药物的预测与实际结果完全一致。该研究为预印本，尚未经同行评议。
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最新进展10月8日 08:00
bioRxiv预印本称随机森林模型预测最佳抗真菌药物与实际结果完全一致。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- bioRxiv 预印本血流感染念珠菌菌种分布、抗真菌药敏及机器学习预测最佳治疗方案
从354株血流分离念珠菌中，C. utilis为优势菌种，其次为C. tropicalis和C. albicans。MFN与ANF对所有分离株MIC90均为0.12 μg/mL，CAS为0.25 μg/mL，FLZ在唑类中MIC90最高达16 μg/mL，AMB为2 μg/mL。随机森林AI/ML模型对最佳抗真菌药物的预测与实际结果完全一致。
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